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Enregistrement W3111514242 · doi:10.23889/ijpds.v5i5.1469

Do Predictors of Children’s Special Educational Needs in Grade 3 Differ by Special Needs Status in Kindergarten in Ontario, Canada?

2020· article· en· W3111514242 sur OpenAlexaffabout
Hafsa Mir, Caroline Reid‐Westoby, Ashley Gaskin, Eric Duku, Magdalena Janus

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOdds ratioConfidence intervalChecklistDemographicsLogistic regressionPsychologyCohortDevelopmental psychologyMedicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionChildren with special educational needs (SEN) often struggle academically. Previous studies found that children’s abilities in kindergarten are predictive of their future SEN status. It is currently unknown whether these predictors differ in children with and without an early identification of a special need in kindergarten (SN-K). Objectives and ApproachWe investigated early predictors of SEN in Grade 3, in a cohort of Ontario children, with and without SN-K (1,824 and 62,842, respectively), who attended kindergarten between 2003/04 and 2005/06. Early Development Instrument data, a teacher-completed checklist of children’s development, were linked to Grade 3 standardized reading, writing, and mathematics test scores. Controlling for children’s demographics, multivariate binary logistic regressions were conducted examining the association between children’s developmental outcomes, their functional impairments, the necessity for further assessment (all reported by their kindergarten teacher) and their SEN status in Grade 3. ResultsOverall, 69.8% of children with SN-K had SEN in Grade 3, while 11.6% of children without SN-K had SEN. Our analyses revealed that, for children with SN-K, having a functional impairment was the most significant predictor of having SEN in Grade 3 (Odds Ratio=3.61, 2.59-5.02 95% confidence interval). For children without SN-K, teachers reporting the need for further assessment was the strongest predictor of having SEN in Grade 3 in children without SN-K (Odds Ratio=2.70, 2.49-2.93). Conclusion / ImplicationsEarly predictors of SEN in Grade 3 differ for children who receive an early identification (SN-K) compared to those who don’t. How children with SN-K function in a classroom is the best predictor of SEN in Grade 3, while teachers’ observation that a child needs further assessment is the strongest predictor of SEN in Grade 3 for those without SN-K. Addressing these areas early on may help reduce the number of children with SEN in later grades and may positively impact their future academic success.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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